Intelligenza Artificiale, che cos’è e perché trasformerà le aziende

Negli ultimi anni è enormemente cresciuto l’interesse nei confronti dell’Intelligenza Artificiale (Artificial Intelligence, AI), in sostanza l’intelligenza “dimostrata” dalle macchine. Sono sempre più numerose le aziende che decidono di investire in sistemi e soluzioni di Artificial Intelligence, un mercato estremamente pervasivo perché interessa trasversalmente vari settori: dal manifatturiero all’automotive, dal finance all’healthcare, dal retail al digital marketing. Ormai l’Intelligenza Artificiale è diventata parte della vita quotidiana: consente alle macchine di eseguire vari compiti che un tempo erano prerogativa degli umani, dal guidare automobili al fornire assistenza personalizzata. I robot sono già utilizzati in numerose industrie e si prevede che entro pochi anni diventeranno un prodotto di massa.

COME È NATO IL TERMINE “INTELLIGENZA ARTIFICIALE”

Il temine ha radici antiche.  Già nel XVII secolo filosofi quali Leibniz, Thomas Hobbes e René Descartes (Cartesio) nei loro studi esplorarono la possibilità che tutto il pensiero razionale potesse essere reso sistematico come l’algebra o la geometria. Ma il “padre” di questo concetto nell’età moderna può essere considerato Alan Turing, geniale matematico e scienziato inglese che dette un preziosissimo contributo alla fine della Seconda Guerra Mondiale decifrando per conto del governo britannico il codice di Enigma, la macchina usata dai tedeschi per inviare messaggi criptati. Nel 1950, a guerra finita, Alan Turing pubblicò “Computing Machinery and Intelligence”, testo in cui propone “il gioco dell’imitazione”, in seguito conosciuto come “Il test di Turing”.  Il motto di questo straordinario uomo di scienze è: “Una macchina è intelligente quando è in grado di far credere a un uomo di essere umana”. Ma il termine “Artificial Intelligence” risale per la precisione al 31 agosto 1955: era il titolo di un workshop organizzato da John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (IBM) e Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories). Questo seminario, che si sarebbe tenuto l’anno dopo, a luglio e agosto 1956, è considerato generalmente come la data di nascita ufficiale del nuovo campo di studio e di sperimentazione. Inizialmente descritta come una nuova sotto-disciplina dell’informatica, in realtà da allora si sono moltiplicati gli studi e le nuove scoperte sull’Intelligenza Artificiale, che infatti ad oggi include una varietà di tecnologie e strumenti, alcuni già ampiamente sperimentati, altri relativamente recenti.

CHE COSA È L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Nonostante un ampio dibattito in campo scientifico, ancora oggi non esiste una definizione univoca di Artificial Intelligence. Quando si pensa a Intelligenza Artificiale vengono in mente scenari fantascientifici o futuristici, nei quali le macchine diventeranno “intelligenti” come l’uomo e saranno dunque in grado di svolgere i suoi stessi compiti fino a sostituirlo in parte o del tutto. Robot che si confrontano con gli esseri umani, li aiutano, prevedono o prevengono i loro comportamenti e addirittura mostrano empatia nei loro riguardi. Questa la “vulgata”.  Rifacendoci alle teorie di Turing, si può dire che l’AI è “la scienza di far fare ai computer cose che richiedono intelligenza quando vengono fatte dagli esseri umani”. John McCarthy, docente del Computer Science Department della Harvard University, la definisce “la scienza di creare ed ingegnerizzare macchine intelligenti e in particolar modo programmi informatici intelligenti”. Per Techopedia, è un’area delle scienze informatiche incentrata sulla creazione di macchine intelligenti in grado di lavorare e reagire come esseri umani. Tuttavia molti concordano sul fatto che lo scopo dell’Intelligenza Artificiale non è replicare l’intelligenza umana, bensì riprodurne o emularne solo alcune funzioni. In senso colloquiale si parla di AI quando una macchina imita funzioni cognitive che gli uomini associano alla mente umana come l’apprendimento e la risoluzione dei problemi.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE: I NUMERI 2022

Le applicazioni per l’Intelligenza Artificiale sono praticamente illimitate e questo campo delle scienze informatiche è estremamente promettente anche dal punto di vista dei profitti. Secondo gli ultimi dati disponibili, la dimensione del mercato globale dell’intelligenza artificiale (AI) è stata valutata a 454,12 miliardi di dollari nel 2022. Si prevede che il mercato crescerà ad un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 38,1% dal 2022 al 2030, raggiungendo 1.591,03 miliardi di dollari entro il 2030. Nel 2022, il Nord America ha la quota di mercato più grande, rappresentando il 42% del mercato. Si prevede che l’industria IT e delle telecomunicazioni avrà la quota di mercato più alta nel 2022, seguita dall’industria sanitaria. Questo mercato raggiungerà un valore di 190 miliardi di dollari entro il 2025, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 36,6%.

LE STARTUP DELL’ARTIFICIAL INTELLIGENCE nel 2022

In questi anni sono nate diverse startup che fanno dell’Artificial Intelligence il loro core business. Non è possibile dire esattamente quali sono, dato che lo scenario internazionale è in costante evoluzione. Tuttavia, nella lista AI 100 del 2022 di CB Insights, che evidenzia le società private di intelligenza artificiale più promettenti al mondo, sono indicate 100 startup. Il Blog di HubSpot menziona 40 startup di intelligenza artificiale da tenere d’occhio nel 2023, ma non specifica se siano state fondate nel 2022 o prima.

Guardando al passato, secondo Statista, i finanziamenti alle startup focalizzate sull’AI sono quasi raddoppiati dal 2013 al 2015. La maggioranza delle startup attive in questo campo sono focalizzate su applicazioni per il machine learning, quel tipo di Intelligenza Artificiale che consente ai computer di apprendere senza bisogno di assistenza da parte dell’uomo. Molte altre hanno puntato sul mercato del Natural Language Processing, che comprende il riconoscimento della voce e del parlato, e la predizione dei testi.  Tra i grandi player di Internet che hanno fatto a gara per accaparrarsi startup dell’AI c’è stato anche Mark Zuckerberg, che con la sua Chan Zuckerberg Initiative, organizzazione filantropica costituita con la moglie Priscilla Chan, ha acquisito Meta, una startup che fornisce un motore “AI-powered” in grado di aiutare scienziati e ricercatori nelle loro attività.

Tra le startup più finanziate al mondo ci sono giovani imprese innovative dell’Intelligenza Artificiale quali la cinese iCarbonX e l’israeliana Law Geex.  La startup di Shenzhen è riuscita a farsi dare ben 199,48 milioni di euro in due round di finanziamenti: punta a costruire un ecosistema di vita digitale basato su una combinazione di comportamento biologico dell’individuo e dati psicologici, Internet e intelligenza artificiale. In pratica consente di analizzare le abitudini di vita attraverso i dati contenuti in tutti i device a disposizione di un individuo e quindi può contribuire a prevenire eventuali problemi che potrebbero insorgere nella sua vita. È usata nell’healthcare come una sorta di “steward” individuale che aiuta a condurre una vita sana. Law Geex ha sviluppato un software per l’analisi dei contratti: chi sta per firmare un contratto per un  nuovo impiego, o un contratto di acquisto o locazione di un immobile, può inserirlo nella piattaforma. Attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale  il sistema è in grado, in sole 24 ore, di individuare clausole insolite, problematiche o mancanti e di fornire benchmark statistici per semplificare la decisione da prendere.  Per contratti di lavoro o locazione il servizio è gratuito, per altri tipi di contratto si paga volta per volta o attraverso un abbonamento mensile. La startup ha ottenuto 2,5 milioni di dollari.

QUALI TECNOLOGIE PER L’AI

L’Intelligenza Artificiale si può applicare a una serie di attività tecnologiche. Eccone 10 secondo una lista elaborata dal “TechRadar report on Artificial Intelligence” di Forrester.

♦Natural Language Processing – È l’elaborazione del linguaggio naturale, ovvero il processo di trattamento automatico mediante un calcolatore elettronico delle informazioni scritte o parlate in una lingua naturale. In sostanza il NLP abilita una macchina a comprendere un testo, ma le garantisce anche capacità di espressione, per esempio la mette in grado di farne un riassunto. IL NLP è usato nel customer care, nei riassunti automatici, nelle analisi dei testi ma anche nelle analisi del ‘sentiment’, per misurare il livello di emotività di un determinato discorso. Alcuni attuali vendor: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.

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♦Speech Recognition: Trascrizione e trasformazione di discorsi di esseri umani per applicazioni informatiche. È attualmente usata nei sistemi di risposta vocale interattivi. Alcuni vendor: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.

♦Virtual Agents, assistenti virtuali –  Si va dai semplici chatbot, in pratica “segretari virtuali” in grado dialogare in automatico in chat con i clienti rispondendo a semplici e comuni domande, a sistemi più avanzati. Questa tecnologia è attualmente usata nel customer service e nella smart home. Alcuni vendor: Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft, Satisfi.

♦Piattaforme di machine learning – È un settore dell’informatica che dà ai computer la capacità di imparare senza essere stati esplicitamente programmati. In pratica consiste nella capacità di un algoritmo di apprendere dai dati, ovvero di evitare gli errori commessi in precedenza. Le piattaforme di machine learning sono utilizzate in una vasta gamma di applicazioni per le imprese, principalmente per quanto riguarda previsioni e classificazioni di vario tipo. . Vendor: Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, Skytree.

♦AI-optimized Hardware – Unità di elaborazione grafica (Gpu) e dispositivi specificamente disegnati e costruiti per eseguire in modo efficiente lavori di computazione. Vendor: Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, Nvidia.

♦Decision Management – Motori che inseriscono ruoli e logica all’interno di sistemi di Intelligenza Artificiale e sono usati per setup iniziali, training, manutenzione e calibratura. È una tecnologia matura, usata in una vasta gamma di applicazioni imprenditoriali per assistere o realizzare processi decisionali in automatico. Vendor:  Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, UiPath.

♦Deep Learning Platform – Uno special tipo di machine learning che consiste in una rete neurale artificiale, usato attualmente soprattutto nella pattern recognition (per esempio il riconoscimento di sagome o volti da parte di apparecchi di sorveglianza). Vendor: Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, Sentient Technologies.

♦Biometrica: Rende possibili interazioni più naturali tra esseri umani e machine, compresi immagini, touch recognition, parole e linguaggio del corpo. È usata principalmente nelle ricerche di mercato. Vendor: 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, Tahzoo.

♦Robotic Process Automation – Utilizzo di testi o altri metodi per automatizzare l’azione umana in modo da supportare processi imprenditoriali efficienti. È utilizzata laddove è troppo costoso o scarsamente efficiente far eseguire determinati compiti agli esseri umani. Vendor: Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath, WorkFusion.

♦Text Analytics e NLP: Il Natural language processing (NLP) usa e supporta il text analytics facilitando la comprensione di strutture e significato delle frasi, ma anche del loro ‘sentimento’ e del loro intento attraverso metodi statistici e di machine learning. Sono usati nell’individuazione delle frodi e nella security. Vendor: Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, Synapsify.

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E BANKING

mel giro dei prossimi tre anni l’Intelligenza Artificiale (AI) consentirà alle banche di conoscere e analizzare le intenzioni e le emozioni dei propri clienti, migliorando l’interazione banca-cliente attraverso l’implementazione di interfaccia utente immediate ed efficienti. Attraverso l’applicazioni di soluzioni digitali le banche potranno inoltre procedere con una significativa riduzione dei costi operativi verso un modello di banca sempre più sostenibile. La fotografia è scattata da Accenture Banking Technology Vision 2017.

Per questo le banche continuano a interrogarsi con sempre maggiore frequenza e volontà di approfondimento seul tema della Banca 4.0, ovvero una realtà sempre più aperta e interessata all’Intelligenza Artificiale, alla robotica e al cognitive computing. E in alcuni casi vanno a caccia di startup che portino al loro interno l’innovazione necessaria.

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ARTIFICIAL INTELLIGENCE E AUTOMOTIVE

Già da ora, e sempre più in futuro, le nostre automobili freneranno in automatico in vista di un pericolo, ci consentiranno di rispondere a email o consultare le app sullo smartphone soltanto grazie ai comandi vocali, ci permetteranno di pagare il rifornimento di carburante restando seduti al volante, ci suggeriranno i ristoranti più vicini adatti ai nostri gusti, ci faranno capire quando sta per verificarsi un guasto e ci consentiranno addirittura di ricevere alert se i nostri figli stanno superando i limiti di velocità. Quando non si guideranno completamente da sole. Questo grazie alle applicazioni di Intelligenza Artificiale (AI), che il settore dell’automotive utilizza con sempre maggiore frequenza.

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INTELLIGENZA ARTIFICIALE E RETAIL

Nel canale retail, l’AI si inserisce come strumento di produzione, gestione, assistenza predittiva e customer service. E i retailer sembrano pronti: secondo i dati riportati nella ricerca «Thinking like a customer – Your cognitive future in the retail industry» di IBM, i brand del settore più influenti a livello globale sarebbero già pronti ad abbracciare la tecnologia.Il motore di Artificial Intelligence può essere usato per aumentare le interazioni con il cliente ai livelli più alti possibili dal punto di vista tecnologico: dal proporre un determinato capo di vestiario al fare pushing verso quella persona che risponde positivamente a una campagna. L’AI serve insomma anche per conoscere il cliente e offrirgli un engagement personalizzato.

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DOVE SI STUDIA L’AI IN ITALIA

Per affrontare e gestire l’enorme cambiamento portato dall’intelligenza artificiale nel mondo, è importante studiarla. Chi ha studiato, sta studiando e studierà l’AI avrà sicuramente migliori possibilità di occupazione. Ma a chi si possono rivolgere gli aspiranti esperti di Artificial Intelligence? Quali corsi esistono in Italia? A questo articolo una breve lista.

(Questo articolo è stato aggiornato al 03/08/2023)

Articolo originariamente pubblicato il 08 Giu 2018